目前强力输送带已广泛应用于矿山、化工厂、港口码头、钢厂、发电厂、水泥厂等领域，是我国现代化生产中主要运输设备之一。在使用过程中，由于多种原因会造成重大断带安全事故。因此，为了保证强力输送带运行安全，需要对强力输送带钢丝绳芯进行检测。目前，强力输送带检测方法主要有电磁检测法和人工检测法。电磁检测法存在准确性和可靠性差、显示不直观等缺点，而且当带内有纵向撕裂保护丝网时，不能探测；人工检测方法存在不能在线实时检测，检测效率低，影响生产，检测准确率低等问题。　　 本文对基于X光的强力输送带钢丝绳芯图像缺陷检测算法进行了研究。提出了一种基于规则带(RB，Regular Band)的钢丝绳芯图像缺陷检测算法。该算法首先对输入的钢丝绳芯图像进行归一化、中值滤波、直方图均衡化、规范化处理，计算每行规范化图像的RB参数值，然后分割提取出所有可能出现的缺陷区域，通过统计所有可能出现缺陷区域的白像素点数检测出有缺陷的图像。在MATLAB环境下，编写了该算法的程序，并进行了实验，实验结果表明该算法能够增大缺陷区域和正常区域差别，易于识别，检测出的缺陷区域与实际缺陷的外形一致，准确性高，操作简单，适合于钢丝绳芯图像缺陷的自动检测。该算法能够应用于基于X光的强力输送带无损检测系统，实现X光强力输送带钢丝绳芯故障的自动检测，从而可以避免输送带重大断带安全事故的发生、设备的损坏、停产和人员伤亡，减少运输物料的损耗和经济损失，提高生产效率，具有显著经济和社会效益。